网络舆情监测技术研究综述
突发事件网络舆情研究综述
突发事件网络舆情研究综述随着互联网的发展，网络舆情研究成为了社会舆论分析的重要组成部分。
网络舆情研究的目标是通过采集、整理和分析网络上用户的言论和情绪，对突发事件的发展趋势和社会影响进行科学评估。
突发事件是指在特定时间和地点突然发生的、对社会各个方面都具有重大影响的事件。
例如自然灾害、重大事故、社会事件等。
这些事件一经发生，往往会在网络上引发大量的讨论和评论，用户们会通过各种方式表达自己的观点、情绪和需求。
网络舆情研究的第一步是采集数据。
研究者可以通过网络爬虫技术收集各个社交媒体平台（如微博、微信、Twitter等）上用户发表的评论和留言。
同时，也可以利用搜索引擎和新闻网站收集与突发事件相关的新闻报道和评论。
采集到的数据包括用户的言论内容、发布时间、发布者身份等信息。
第二步是数据的整理和分析。
研究者可以使用文本挖掘和自然语言处理技术对采集到的数据进行分析。
通过对言论文本的情感分析、主题建模和关键词提取等方法，可以了解用户对突发事件的态度和情绪，并识别出一些具有代表性的观点和意见。
同时，还可以通过社交网络分析方法，探索用户之间的关系网络和信息传播路径，进一步分析突发事件的社会影响力和影响范围。
最后，研究者可以利用统计分析和可视化工具对研究结果进行呈现。
这包括情感曲线、词云图、社交网络图等。
通过这些可视化方式，研究者可以直观地展示突发事件在网络上的舆论动态和情绪变化，有助于理解事件的发展趋势和社会影响。
网络舆情研究在突发事件管理和舆情应对方面有着广泛的应用。
首先，通过对舆情数据的分析，政府和组织可以及时了解社会舆论的动态，做出决策和应对措施。
其次，网络舆情研究可以帮助舆情分析师和公关人员了解公众的需求、关注点和情绪，从而更好地进行舆情引导和管理。
此外，网络舆情研究还可以为学术研究提供有关社会心理和舆情传播的新视角和研究方法。
总之，网络舆情研究为突发事件的舆情分析提供了一种科学、快速、全面的方法。
通过采集、整理和分析网络上的言论和情绪，可以揭示舆论动态和社会影响，为政府、组织和公众提供决策和应对的参考依据。
网络舆情监测及预警指标体系研究综述
网络舆情监测及预警指标体系研究综述在现代社会中，网络舆情监测和预警越来越重要。
随着互联网的普及，人们在网络上发表意见和观点的机会越来越多，这将影响到社会的稳定和发展。
因此，建立有效的网络舆情监测和预警指标体系具有重要意义。
本文将总结近年来网络舆情监测和预警指标体系研究的相关成果。
网络舆情监测指标体系是指对网络舆情的各种内容和特征进行定量或定性分析的指标的集合。
这些指标可以从不同的角度和层面来考察网络舆情，从而更好地理解和分析网络舆情的变化和趋势。
研究发现，网络舆情监测指标体系主要包括以下几个方面：情感分析指标、关键词监测指标、社会网络分析指标、信息传播指标等。
情感分析指标是对网络舆情中的情感倾向进行评估的指标。
情感分析可以通过对网络舆情中的文字、图片、语音等内容进行分析，判断其中的情感倾向。
研究表明，情感分析指标体系可以用于挖掘网络舆情中的正面和负面评论，以及评估舆情中的情感变化趋势。
关键词监测指标是对网络舆情中的关键词进行监测和分析的指标。
关键词监测可以通过对网络舆情中的关键词进行词频统计、相关性分析等，来了解网络舆情的重点内容和舆情事件的关联性。
研究发现，关键词监测指标体系可以用于识别网络舆情中的热点话题和舆情事件，并及时对其进行跟踪和分析。
社会网络分析指标是对网络舆情中的社会网络结构和关系进行分析的指标。
社会网络分析可以通过分析网络舆情中的用户关系、网络拓扑结构等，来了解网络舆情的传播路径和影响因素。
研究表明，社会网络分析指标体系可以用于识别网络舆情中的关键用户和影响力节点，并对舆情传播路径进行预测和调控。
信息传播指标是对网络舆情中的信息传播行为进行评估的指标。
信息传播指标可以通过对网络舆情中的信息发布、转发、评论等行为进行分析，来了解网络舆情的传播速度和影响范围。
研究发现，信息传播指标体系可以用于评估网络舆情的传播效果和影响力，并为相关部门提供参考和决策支持。
总之，网络舆情监测及预警指标体系的研究对于有效掌握舆情动态、准确预测舆情发展趋势具有重要意义。
网络舆情分析与预测技术综述
网络舆情分析与预测技术综述随着互联网的普及，网络舆情分析与预测技术也成为了互联网时代的重要研究领域。
网络舆情是指网络上公众对特定事件、话题、人物或组织的态度和情绪体现出来的数据。
如何对这些数据进行分析和预测已经成为了舆情研究者们的重要任务。
在本文中，我们将综述当前网络舆情分析与预测技术的研究进展，分析其应用场景及存在的问题，并探讨未来研究的发展方向。
一、网络舆情分析技术综述1. 文本分析技术文本分析技术是目前广泛使用的网络舆情分析技术之一。
文本分析技术主要通过自然语言处理技术提取网络上用户发布的文字信息，并对其进行情感分析、情感倾向度分析、话题模型分析等方面的处理。
情感分析是指对一段文字情感色彩的判断，情感倾向度是指对一段文字情感的量化分析，话题模型分析则是通过对大量文本数据的处理，提取话题及其关系，形成话题模型。
文本分析技术广泛应用于政治、经济、娱乐、社会等多个领域，如政治选举、品牌营销、舆论引导等。
2. 社交网络分析技术社交网络分析技术是指对用户在社交网络上的行为进行监测和分析，以获取与某个事件或话题相关的社交网络数据，并通过社交网络数据网络关系分析、人物网络关系图谱分析等方式，研究社交网络中用户行为和传播规律。
社交网络分析技术应用广泛，如政治选举、品牌传播、事件传播等。
在政治选举中，社交网络分析技术可以通过监测候选人和选民在社交网络上的行为，掌握选民情况，帮助政治团体进行选举策略制定、竞选资金筹措等方面的工作。
3. 图像分析技术图像分析技术主要是对网络上涉及图片信息的分析和处理，用于解决图像内容的识别、图像情感分析、图像识别等方面的问题。
随着社交网络上以图片为主要内容的平台的兴起，图像分析技术得到了广泛应用。
如微信、ins等社交网络，其图片占比越来越多，如何对图片进行分析和处理，成为了当前亟待解决的问题。
二、网络舆情预测技术综述网络舆情预测技术主要是通过对历史舆情数据进行分析和建模，预测未来的舆情趋势和变化。
研究网络舆情工作总结报告
一、前言随着互联网的普及和社交媒体的快速发展，网络舆情已经成为影响社会稳定和经济发展的重要因素。
为了更好地应对网络舆情，我们单位成立了网络舆情工作领导小组，开展了一系列网络舆情工作。
现将一年来的网络舆情工作总结如下：一、工作目标与原则1. 工作目标：加强网络舆情监测、分析、研判和应对，确保网络舆论环境稳定，维护社会和谐稳定。
2. 工作原则：坚持正确导向、及时准确、科学有效、协同配合。
二、工作内容与成果1. 网络舆情监测（1）建立舆情监测体系：采用多种监测手段，对网络舆论进行全天候监测，包括新闻网站、论坛、微博、微信等平台。
（2）发现热点事件：及时发现并关注网络热点事件，了解舆论动态。
2. 网络舆情分析（1）分析舆情热点：对热点事件进行深入分析，挖掘事件背后的原因和影响。
（2）评估舆情风险：对可能引发社会不稳定因素的舆情事件进行风险评估。
3. 网络舆情研判（1）研判舆情发展趋势：根据舆情分析结果，预测舆情发展趋势。
（2）提出应对建议：针对不同舆情事件，提出相应的应对措施和建议。
4. 网络舆情应对（1）制定应对方案：针对不同舆情事件，制定切实可行的应对方案。
（2）加强舆论引导：通过官方渠道发布权威信息，引导公众理性看待舆情。
三、工作亮点与不足1. 工作亮点（1）形成了较为完善的网络舆情工作机制。
（2）提高了舆情应对能力，有效化解了多起网络舆情风险。
（3）加强了与其他部门的协同配合，形成了工作合力。
2. 工作不足（1）舆情监测手段有待进一步优化，提高监测的准确性和全面性。
（2）舆情分析水平有待提高，对复杂舆情事件的研判能力有待加强。
（3）舆情应对队伍建设有待加强，提高应对队伍的专业素养。
四、下一步工作计划1. 优化舆情监测体系，提高监测的准确性和全面性。
2. 加强舆情分析能力建设，提高对复杂舆情事件的研判能力。
3. 加强舆情应对队伍建设，提高应对队伍的专业素养。
4. 深化与其他部门的协同配合，形成工作合力。
网络舆情监测及分析的关键技术研究
网络舆情监测及分析的关键技术研究随着互联网的发展，网络舆情分析已经成为了一项非常重要的研究领域。
网络舆情分析指的是对网络上的信息进行收集、整理、分析、评价和预测，以期帮助人们更好地了解社会对某些事件、人物、政策等的看法和反应。
网络舆情监测及分析的关键技术研究则是在这个领域的基础上，针对其核心技术进行深入剖析和研究。
本文将对关键技术进行详细讨论。
一、搜索引擎技术网络舆情分析的一个重要部分就是搜索引擎技术。
搜索引擎技术可以帮助用户快速地从海量的信息中筛选出所需的信息。
在网络舆情分析中，搜索引擎技术可以用于数据抓取和筛选，从而减少数据收集的成本和提高数据的准确性。
此外，搜索引擎技术还可以对收集的数据进行关键字筛选，对于网络上发生的一些重要事件进行集中监测和统计分析。
二、文本挖掘技术文本挖掘技术是网络舆情监测及分析中必不可少的技术之一。
文本挖掘技术可以对网络上的文本进行自动分析、分类、提炼和汇总，帮助用户得出一些重要的结论和预测。
文本挖掘技术具有自动化、高效化和智能化等特点，可以大幅减少人力和时间消耗。
在网络舆情分析中，文本挖掘技术还能够发挥多种作用，例如进行情感分析、事件关联分析、话题分析等，从而让用户更加深入地了解网络上的言论和情绪。
三、数据可视化技术数据可视化技术是网络舆情分析中的关键技术之一。
其核心是将抓取到的数据进行分析和挖掘，并以可视化的方式展现出来。
通过图表、地图、流程图等形式，可以让用户更加直观地了解网络舆情的态势和变化，从而更好地指导决策。
数据可视化技术不仅提高了舆情分析的便利性和准确性，而且还可以让用户更加享受分析过程中的乐趣。
四、机器学习技术机器学习技术是网络舆情监测及分析的重要前提之一。
机器学习技术可以使计算机具备自我学习和适应能力，从而能够在网络舆情分析过程中进行模型训练和预测。
机器学习技术可以进行情感识别、文本分类、相似度计算等任务，从而帮助用户更好地进行舆情分析。
另外，机器学习技术还可以与其他技术结合，进行更加复杂的舆情分析任务，从而得出更加准确和可靠的结果。
突发事件网络舆情引导研究综述
一、突发事件网络舆情引导的重 要性
突发事件网络舆情是指公众对突发事件的态度、情感和行为等方面的综合反 映，具有传播速度快、影响范围广、难以控制等特点。在突发事件发生后，网络 舆情往往会对事件的发展和解决产生重要影响。如果不能有效地引导网络舆情， 可能会加剧社会矛盾，干扰事件的正常处理，甚至引发新的社会问题。因此，对 突发事件网络舆情进行引导，具有重要的现实意义和理论价值。
二、高校群体性突发事件的网络 舆情特点
1、传播速度快：互联网的开放性使得高校群体性突发事件的舆情传播速度 极快，往往在短时间内就能形成广泛的社会影响。
2、互动性强：网络上的信息传播不再是单向的，而是具有强烈的互动性， 网民可以随时发表自己的观点和意见。
3、情绪化明显：由于网络匿名性的特点，网民在网络上的表达往往带有强 烈的情绪色彩。
3、国际合作不足：目前国内外学者在突发事件网络舆情引导方面的合作还 不够充分，未来需要进一步加强国际合作与交流，促进学术研究的深入发展。
参考内容
突发公共事件网络舆情研究涉及领域广泛，包括社会学、心理学、计算机科 学等。本次演示旨在梳理和分析现有研究现状，提出存在的问题和挑战，并展望 未来研究方向。关键词：突发公共事件、网络舆情、研究现状、问题、挑战。
突发事件网络舆情引导研究综 述
Байду номын сангаас 目录
01 一、突发事件网络舆 情引导的重要性
03
三、存在的问题和未 来发展趋势
02
二、突发事件网络舆 情引导研究现状
04 参考内容
随着互联网的快速发展，人们越来越倾向于在网络上表达自己的观点和情感。 当突发事件发生时，网络舆情往往会在短时间内迅速传播，对事件的发展和解决 产生重要影响。因此，如何有效地引导网络舆情，成为了当前亟待解决的问题。 本次演示将从突发事件网络舆情引导的重要性、研究现状、存在的问题和未来发 展趋势等方面进行综述。
突发事件网络舆情研究综述
突发事件网络舆情研究综述突发事件网络舆情研究综述随着互联网和社交媒体的发展，突发事件对社会的影响越来越大。
在社交媒体上，人们可以分享和传播相关信息，对突发事件和灾害进行实时的报道和讨论。
因此，突发事件网络舆情研究成为了一个备受关注的热门话题。
突发事件网络舆情研究的核心问题是如何识别、收集和分析大规模的社交媒体数据，以便了解社会公众对突发事件的态度和情绪。
其中，舆情分析的目标是通过分析社交媒体上的文本数据，如推文、微博和评论，来了解公众对事件的看法、感受和态度。
这种方法可以为政府、新闻机构和公众带来有价值的信息，以推动应对突发事件和灾害的决策和行动。
一个突发事件网络舆情研究的重要挑战是处理大量的数据。
社交媒体每天产生大量的信息，如何高效地收集、筛选和分析这些信息，成为了研究者们需要面对的难题。
另一个挑战是确定和验证舆情分析的方法。
由于社交媒体上的信息通常是非结构化和主观的，研究者们需要开发新的技术和方法，来准确地识别和分析舆情。
在过去的几年中，许多研究者使用机器学习和自然语言处理等技术来处理突发事件网络舆情数据。
他们开发了各种算法和模型，来自动地识别和分类社交媒体上的情感、观点和主题。
同时，一些研究者还尝试将社交媒体舆情分析与传统媒体报道相结合，以获得更全面和准确的结果。
突发事件网络舆情研究的应用领域非常广泛。
政府可以利用舆情分析来了解公众对政策和决策的看法，以便更好地与公众进行沟通和互动。
新闻机构可以使用舆情分析来跟踪和报道事件的发展和舆论变化。
此外，舆情分析还可以帮助企业和组织了解公众对其产品和服务的评价和需求。
尽管突发事件网络舆情研究在理论和方法上取得了一些进展，但仍存在一些挑战。
例如，如何处理和分析多语言和多媒体的社交媒体数据，以及如何解决信息的虚假和不准确性等问题。
此外，隐私保护也是一个重要的问题，研究者们需要确保他们的数据收集和分析方法不侵犯个人隐私。
综上所述，突发事件网络舆情研究在理论和实践上都具有重要的意义。
网络舆情监测技术研究及应用
网络舆情监测技术研究及应用一、引言随着网络的普及和社交媒体的发展，网络舆情已经成为了一个非常重要的社会现象。
这种现象的出现，不仅对社会稳定和谐造成了影响，而且还对企业的形象和声誉造成了严重的威胁。
因此，要及时了解网络舆情的动态和它带来的影响，就必须运用网络舆情监测技术。
本文将从技术的角度入手，介绍网络舆情的监测技术及其应用。
二、网络舆情概述网络舆情是指网络上广泛传播的与社会、政治、经济、文化等各方面相关的信息。
其中包括涉及到社会利益和公共利益的事件、热点话题、公共人物、品牌企业等事物。
网络舆情是时时刻刻都在发生的，且发生的速度和范围都是非常广泛的。
因此，把网络舆情监测作为企业或政府的一项重要活动，成为了保护企业形象和政府形象的必要手段。
三、网络舆情监测技术分类目前，网络舆情监测技术主要可以分为以下几种类型：1.搜索引擎监测技术搜索引擎监测技术是网络舆情监测的一种传统方式，它能够通过一些搜索引擎，如百度、谷歌等，来查询有关公共话题的信息，包括新闻报道、博客、论坛等，以及搜索引擎自身的统计数据，来了解公司品牌的口碑和形象等。
2.社交媒体监测技术社交媒体监测技术是指通过监测各大社交媒体平台上有关企业或政府的信息内容，获取消费者或社会的反馈数据，从而得知舆情的走向和情绪。
这些社交媒体平台包括微博、微信、人人网、FaceBook、Twitter，还有各种社交化媒体平台等。
3.网络舆情分析技术网络舆情分析技术是一种将大数据分析技术应用于网络舆情监测领域的技术。
其核心技术是文本挖掘、语义分析和情感分析。
在这种技术的定义下，网络舆情分析框架主要包括数据获取、数据预处理和分析处理三大块内容。
四、网络舆情监测技术应用网络舆情监测技术的应用可以分为以下几种：1.品牌监测：企业可以利用网络舆情监测技术，在网络上对自己品牌的形象、口碑等进行监测分析，从而实现对品牌的定位和营销。
2.危机管理：随着网络传播的速度越来越快，一旦出现负面新闻，证据很快就会扩散到全网，对企业形象造成不可估量的损失。
网络舆情分析与舆情监测技术研究
网络舆情分析与舆情监测技术研究随着互联网的普及，网络信息的爆炸式增长和传播速度的加快，舆情分析与舆情监测在现代社会中变得越来越重要。
网络舆情分析是指对用户在网络上发布的信息进行收集、整理、分析和挖掘，以获取对舆情的深入了解。
舆情监测则是指通过对特定的网络平台或社交媒体进行监控和观测，及时掌握热点话题和社会舆论的动向。
本文将对网络舆情分析与舆情监测技术的研究进行探讨。
一、网络舆情分析技术1. 文本挖掘技术文本挖掘技术是舆情分析中常用的技术手段之一。
通过对网络上的文本信息进行提取、分类和聚类，可以揭示舆情的主要内容和情感倾向。
例如，通过自然语言处理技术，可以将文本信息分为积极、消极和中性的情感类型，进一步分析舆情的情感倾向。
2. 数据挖掘技术数据挖掘技术是网络舆情分析中的另一项关键技术。
通过对大量的数据进行收集、整理和分析，可以发现隐藏在舆情数据中的有价值的信息。
例如，可以利用数据挖掘技术找出用户在网络上的兴趣点和偏好，从而更准确地预测舆情的发展趋势。
3. 社交网络分析技术社交网络分析技术可以帮助分析网络用户之间的社交关系和影响力，从而了解用户的信息传播路径和影响力程度。
通过社交网络分析，可以找出关键意见领袖、网络口碑传播者和网络影响力枢纽，为舆情分析提供更全面的数据支持。
二、舆情监测技术1. 情感分析技术情感分析技术是舆情监测中常用的技术手段之一。
通过自然语言处理和机器学习等技术，对用户在网络上发布的信息进行情感倾向的判断，可以及时掌握用户对特定事件或话题的情绪态度。
利用情感分析技术，可以快速发现和解决可能引发舆情危机的事件。
2. 视频图像分析技术随着视频内容的快速发展，视频图像分析技术在舆情监测中也起到了关键作用。
通过对视频内容进行分析和解读，可以了解用户对特定事件或产品的态度和评价，并及时掌握潜在的舆情风险。
3. 实时监测技术实时监测技术是舆情监测中不可或缺的一部分。
利用实时监测技术，可以即时收集特定事件或话题在网络上的传播状况和舆论动向。
网络舆情的监测与分析研究
网络舆情的监测与分析研究随着互联网的快速发展，网络舆情逐渐成为了一个热门话题。
网络舆情可以简单地理解为互联网用户对某一事件、话题或产品所持有的看法、态度和情感倾向。
这些看法、态度和情感倾向通过社交媒体、博客、新闻媒体和在线论坛等多种形式体现出来，对企业、政府和个人都产生了极大的影响，因此，网络舆情的监测和分析研究也越来越受到重视。
在这篇文章中，我将从以下方面探讨网络舆情监测与分析的研究：什么是网络舆情监测与分析？为什么我们需要进行网络舆情监测以及它们的应用场景？如何进行网络舆情监测与分析？一、什么是网络舆情监测与分析？网络舆情监测与分析是一种通过使用自然语言处理、机器学习、数据挖掘等方法，从互联网上收集、处理、分析用户意见和情感的技术和方法。
从结构上来看，网络舆情监测与分析包括以下几个重要环节：1. 数据收集：负责从多个渠道收集网络舆情数据，包括社交媒体、博客、微博、新闻媒体、在线论坛等。
2. 数据清理：清理这些数据以去除噪声或报告中不必要的部分。
这包括典型的文本处理任务，如词干提取、停用词过滤、拼写纠正等。
3. 数据预处理：这是一个重要的步骤，它将数据从文本形式转换为结构化或半结构化形式，以便后续分析。
常见的数据预处理任务包括词性标注、命名实体识别等。
4. 数据分析：在这一阶段，研究人员将使用机器学习和其他数据挖掘算法从收集到的文本中提取各种信息，如情感、话题、事件等。
这通常涉及到分类、聚类和关系抽取等任务。
5. 结论概括与可视化：该环节主要关注结果的可视化和传达。
数据分析结果通常需要被概括为易于理解的方式，并通过可视化方式传达给相关干系人。
二、为什么我们需要进行网络舆情监测以及它们的应用场景？在市场竞争日益激烈和公众对与社会议题关切度日益提高的当下，企业、政府和个人需要不断地了解并应对舆论环境的变化，而网络舆情监测与分析是一种有效的方式来解决这个问题。
运用这种方法可以：1. 了解社会发展趋势：通过对网络舆情的监测和分析，可以更好地了解社会的态势、思潮和热点话题。
网络舆情监测与分析综述
网络舆情监测与分析综述随着互联网的快速发展，人们已经进入了信息爆炸的时代。
互联网充斥着各种信息，其中包括涉及到各行各业的信息，如政治动态、经济情况、企业管理等等。
这些信息的形成和传播引起了广泛的关注，尤其是其中涉及到各种社会事件和热点，更是引发了公众的强烈反应和讨论。
网络舆情监测与分析就是对这些舆情进行有针对性的研究和分析，以便于更好地服务于社会发展和稳定。
网络舆情监测与分析的定义网络舆情监测与分析是指通过互联网技术和数据分析技术，对网络上的相关舆情进行收集、整理、筛选和分析，并从中发现规律、趋势和问题，为政府和企业提供决策支持和服务，以实现信息共享和社会稳定的目标。
网络舆情的特点网络舆情具有高速、广泛、深入、多样、交互和反复等特点，其中最重要的是交互性和反复性。
网络舆情的交互性是指，网络上的舆情信息是不断交流和分享的，任何人都可以发表自己的观点，形成互动和辩论。
网络舆情的反复性是指，网络上的舆情信息是不断更新和变化的，有时候会追随事件的发展而变化，有时候则会因为媒体的炒作而变化。
此外，网络舆情的广泛性和深入性也是很大的特点，它不仅涉及到民生热点和政治事件，还可以涉及到非常专业的领域，如医疗、环保、农业等等。
网络舆情监测与分析的技术手段网络舆情监测与分析技术主要包括数据挖掘技术、自然语言处理技术、统计分析技术、专家系统技术、搜索引擎技术和GIS技术等等。
其中，最重要的技术是数据挖掘技术和自然语言处理技术。
数据挖掘技术可以从网络上的海量数据中获取有效的信息，自然语言处理技术可以对这些信息进行精准的语义分析和分类。
此外，统计分析技术和GIS技术也可以对舆情数据进行数据分析和可视化显示。
网络舆情监测与分析的应用领域网络舆情监测与分析涉及到的应用领域非常广泛，包括政策制定、公共安全、人力资源管理、企业营销、金融投资、品牌保护等等。
例如，在政策制定方面，政府可以利用网络舆情监测和分析的结果，更好地了解民意，制定更加符合公众需求的政策。
网络舆情监测与管理的技术研究
网络舆情监测与管理的技术研究引言：随着互联网的快速发展，网络舆情监测与管理成为了一个重要且紧迫的问题。
随着社交媒体、微博、论坛、新闻客户端等的普及，网络上涌现出大量的信息和舆论，其中包含了各种各样的言论和情感。
正确地监测和管理网络舆情对政府、企业、组织等具有重要的意义。
本文将探讨网络舆情监测与管理的技术研究，并介绍其中的关键技术。
一、网络舆情监测技术2.数据预处理技术：网络舆情数据具有大量、复杂、杂乱无章的特点，所以在进行数据分析之前，需要对数据进行预处理。
预处理技术主要包括文本清洗、数据过滤、数据分割等，以便提取出有用的信息。
3.数据分析技术：网络舆情分析是网络舆情监测的核心环节。
通过对所收集到的数据进行分析，可以帮助我们了解舆情的态势、情感倾向、关联事件等。
常用的分析技术包括文本挖掘、情感分析、主题模型等。
4.数据可视化技术：数据可视化是网络舆情监测的重要环节，它能够将大量的数据以直观的方式展示出来，帮助用户更好地理解数据。
常用的数据可视化技术包括词云图、时序图、热力图等。
二、网络舆情管理技术网络舆情管理是指在网络舆情出现风险或危机时，通过采取一系列措施来进行干预和调控，以减轻或消除舆论对特定事件或主体的影响。
1.风险预警技术：利用数据挖掘、机器学习等技术手段，对网络舆情进行监测和分析，早期发现网络舆情的风险，及时预警。
预警技术需要对大量的数据进行实时监测和分析，并通过模型和算法判断出可能产生负面影响的舆情风险。
2.危机处理技术：危机处理是在网络舆情出现危机时采取的一系列措施。
例如，通过快速回应、舆论引导、发布声明等方式来应对危机事件，以减轻或消除负面影响。
这需要对危机事件进行实时监测与分析，并及时采取措施进行舆情干预。
3.舆情引导技术：在舆情发生后，通过舆情引导技术进行舆论引导，来影响和调控公众的舆论。
这需要通过对网络舆情的深入分析，找出公众关注的焦点和痛点，制定针对性的舆论引导策略，并使用适当的传播渠道进行引导。
国内外网络舆情演化、预警和应对理论研究综述
3、网络舆情应对策略的研究现状、方法、成果和不足网络舆情应对是指针 对网络舆情的发展态势和影响，采取有效的策略和措施进行干预和引导，以维护 社会的稳定和促进舆情的良性发展。应对策略的研究主要集中在以下几个方面： 一是提高政府信息透明度，加强与网民的互动；二是加强网络监管，打击网络谣 言和不良信息；三是提高媒体素养，
4、关键词提取：关键词提取能够识别出文本中最常出现的词语，帮助研究 者快速了解文本的主要内容。
三、预警指标体系的应用
预警指标体系可以应用于多个领域，如金融市场预测、公众健康危机预警、 社会稳定监测等。在金融领域，预警指标体系可以通过分析公众的情绪和预期， 预测股票价格的波动。在公共卫生领域，预警指标体系可以实时监测公众对疫情 的反应，为政策制定者提供决策依据。在社会稳定监测中，预警指标体系可以提 前警告可能的社会动荡或群体性事件。
增强网民的理性思考能力；四是加强危机管理，建立健全的网络舆情应对机 制。在研究方法上，主要采用案例分析、实证研究和模拟实验等。已有成果显示， 有效的应对策略可以显著降低网络舆情的负面影响，提高政府的公信力和社会的 稳定性。然而，目前研究还存在一些不足之处，如对网络舆情应对策略的的系统 性和协同性研究不够充分，对不同类型和规模的舆情事件的应对策略研究尚不全 面等。
在国内，学者们通过分析网络舆论的特点和形成机制，探讨了网络舆论对政 治稳定的影响。有学者指出，网络舆论可以促进政府与民众之间的沟通和互动， 提高政治参与度；另一方面，网络舆论也可能引发社会不满情绪，对政府形象和 稳定造成负面影响。
在国外，学者们则从全球化和国际关系的角度探讨了网络舆论对国际关系和 全球治理的影响。例如，有学者指出，网络舆论可能影响国家间的信息传播和国 际形象塑造，从而对国际关系产生重要影响。
网络舆情监测技术的研究与应用
网络舆情监测技术的研究与应用在当今信息爆炸的时代，网络舆情的影响力日益凸显。
无论是政府部门、企业机构还是社会组织，都需要对网络舆情进行有效的监测和管理，以应对可能出现的危机、把握公众的态度和需求，并制定相应的策略。
网络舆情监测技术作为一种重要的工具，为实现这一目标提供了有力的支持。
网络舆情监测技术的核心在于对海量网络数据的采集、分析和处理。
首先，数据采集是基础。
这一过程就像是在大海中捞针，需要从众多的网站、社交媒体平台、论坛等渠道获取相关的信息。
为了做到这一点，监测技术通常会运用网络爬虫技术，这就好比是一只不知疲倦的“小蜘蛛”，在网络的世界里不停地穿梭，抓取各种网页内容。
然而，仅仅抓取到数据还远远不够，因为这些数据往往是杂乱无章的。
接下来，就需要对数据进行清洗和预处理。
这就像是对刚采摘下来的蔬菜进行清洗和整理，去除掉杂质和无用的部分。
在这个阶段，会去除重复的信息、无效的链接以及一些干扰性的字符等，为后续的分析提供干净、准确的数据。
分析是网络舆情监测技术的关键环节。
在这里，会运用到多种技术和方法。
文本分类技术可以将采集到的文本数据按照主题、情感等进行分类，让我们能够快速了解舆情的大致方向。
情感分析技术则能够判断公众对某一事件或话题的态度是积极、消极还是中性，从而把握舆情的倾向。
除了这些，关键词提取技术也非常重要。
它能够从大量的文本中提取出关键的词语和短语，帮助我们迅速抓住舆情的核心内容。
例如，在一场关于新产品发布的舆情中，“性价比”“创新”“质量问题”等可能就是关键的词语。
在应用方面，网络舆情监测技术为政府部门提供了重要的决策依据。
政府可以通过监测舆情了解民众对政策的反馈，及时发现可能存在的问题，并做出相应的调整。
比如，在公共卫生事件中，政府可以通过监测舆情了解民众的需求和担忧，从而更加精准地制定防控措施和发布信息，增强民众的信心。
对于企业来说，网络舆情监测技术更是关系到其品牌形象和市场竞争力。
企业可以通过监测舆情了解消费者对产品或服务的评价，及时发现潜在的危机，并采取措施进行公关和改进。
网络舆情监测技术研究及其应用
网络舆情监测技术研究及其应用随着互联网的发展，网络舆情监测技术变得日益重要和必要。
网络舆情监测技术是通过对网络上的信息采集、分类、统计和分析，及时了解和掌握社会公众对特定事物的态度和情绪，为政府决策、企业管理、媒体宣传等提供专业数据支持和建议。
一、网络舆情监测技术的发展历程网络舆情监测技术的发展与互联网技术的不断完善和普及密不可分。
随着网络用户的不断增长，网络空间也变得越来越复杂和庞大，网络上的信息也变得越来越丰富和多样化。
如何从这些信息中获取有用的信息，洞悉社会热点和民意情绪，成为越来越重要的问题。
因此，网络舆情监测技术应运而生。
早期的网络舆情监测技术主要是以关键词检索、网站数据分析和舆情报告为主，高效性和数据精度有所欠缺。
随着计算机技术和人工智能技术的发展，网络舆情监测技术逐渐实现了多维度、多角度的分析，可以通过聚类、主题分析、情感倾向分析等技术快速准确地分析网络舆情数据，并及时反馈给相关机构和人员。
二、网络舆情监测技术的应用场景网络舆情监测技术在现代社会中的应用场景越来越广泛，特别是在政府决策、企业管理、媒体宣传等领域中得到了广泛的应用和认可。
政府决策方面，网络舆情监测技术可以帮助政府及时了解社会民意和舆论动向，将民意转化成为政策，制定出更加贴近人民生活和接受度更高的政策。
企业管理方面，网络舆情监测技术可以帮助企业了解公众对自己的评价和意见，及时排查和修正负面信息，保护企业形象和品牌形象。
媒体宣传方面，网络舆情监测技术可以帮助媒体及时掌握热点事件和民意情绪，调整宣传思路和策略，提高宣传效果和影响力。
三、网络舆情监测技术存在的问题和挑战网络舆情监测技术虽然已经进入到成熟的阶段，但仍然存在一些问题和挑战，如：数据来源不确定、数据质量波动、数据隐私和安全等问题，需要从技术、政策和法律等多个方面进行解决。
（1）数据来源不确定数据采集和来源是网络舆情监测技术的基础。
但由于网络上信息的分布和来源的不确定性，导致网络舆情监测技术在一定程度上存在数据不全、数据重复、数据虚假等问题，影响了数据的真实性和可靠性。
网络舆情监测技术的研究与应用
网络舆情监测技术的研究与应用在当今数字化时代，信息传播速度之快、范围之广令人惊叹。
网络舆情作为社会公众意见和情绪在网络上的集中反映，对于政府、企业和社会组织等来说，具有重要的影响和价值。
因此，网络舆情监测技术应运而生，成为了洞察社会动态、把握公众心态、应对危机事件的重要手段。
网络舆情监测技术的核心在于对海量网络数据的收集、分析和处理。
首先，数据收集是整个监测过程的基础。
这包括了对各种网络平台，如社交媒体、新闻网站、论坛、博客等的信息抓取。
通过网络爬虫技术，能够自动地获取大量的网页内容，并将其转化为可供分析的文本数据。
在数据收集完成后，接下来的关键步骤是数据清洗和预处理。
网络上的信息往往是杂乱无章的，包含了大量的噪声和无关内容。
因此，需要通过一系列的技术手段，如去除重复数据、过滤广告和垃圾信息、纠正错别字和语法错误等，将原始数据整理成干净、准确、有价值的数据集。
数据分析是网络舆情监测技术的核心环节之一。
这里运用了多种技术和方法，包括自然语言处理技术、文本分类算法、情感分析算法等。
自然语言处理技术能够帮助计算机理解和处理人类语言，提取出文本中的关键信息，如关键词、主题等。
文本分类算法则可以将大量的文本数据按照不同的类别进行分类，例如将舆情分为正面、负面和中性等。
情感分析算法则能够判断文本所表达的情感倾向，是积极的还是消极的。
除了上述的技术手段，数据可视化在网络舆情监测中也发挥着重要作用。
通过将复杂的数据以直观、清晰的图表形式展示出来，如柱状图、折线图、饼图等，能够帮助决策者快速地了解舆情的发展趋势、热点话题和公众情绪的变化。
例如，通过折线图可以清晰地看到某一话题在一段时间内的热度变化趋势，通过饼图可以直观地了解不同情感倾向的舆情所占的比例。
网络舆情监测技术在政府部门有着广泛的应用。
政府可以通过对网络舆情的监测，及时了解公众对政策的反馈和意见，发现社会热点问题和潜在的社会矛盾，从而为政策的制定和调整提供依据。
网络舆情监测与分析技术的研究
网络舆情监测与分析技术的研究第一章介绍随着网络的飞速发展，网络舆情监测与分析技术的研究变得越来越重要。
网络舆情监测与分析技术是指通过对互联网上各种言论的收集、整理、分析和评估，得出可供决策参考的信息，进而了解群众的心理和态度，以及对现实问题和政策的反应。
网络舆情监测与分析技术在政府、企事业单位、媒体等领域中都有重要的应用价值。
本文将从监测范围和手段、数据收集、数据处理和数据分析等方面进行分析和探讨。
第二章监测范围和手段网络舆情监测与分析技术是一项大量收集、分析和整理网络信息的工作，因此，监测的范围广泛，包括社交媒体、博客、论坛、新闻网站、微博等。
监测的手段主要是对这些媒体进行实时、定时、定点地搜集舆情信息。
实时搜集是指在网络上发布新信息后，立即进行监测和处理。
这对于一些需要迅速反应的信息非常重要，如突发事件、重大新闻等。
定时搜集是指通过设定时间和周期，定期对网络舆情进行监测和搜集。
这种方法可以获取一段时间内的数据，并对数据进行分析和对比，进行舆情走势分析。
定点搜集是指在一些特定的地点或网站上进行舆情信息的监测和搜集。
这种方法可以针对某些特定地域、特定人群和特定事件进行监测和搜集，获取更具针对性的数据。
第三章数据收集数据收集是指收集所有与网络舆情相关的信息，包括文字、图片、视频和声音等。
这些数据需要被系统按照一定的规则进行分类和归档，以便进行后续的数据处理和分析。
数据收集可以通过采用爬虫技术、API技术、人工搜集等方法来实现。
爬虫技术是现在广泛使用的一种方法。
通过使用爬虫程序对网站上的信息进行搜索和抓取，并将数据按照一定的规则进行处理和存储。
这种方法可以快速地获取大量的数据。
API技术是指通过网站提供的API接口，来实现数据的搜集和处理。
这种方法可实现对特定网站数据的搜集。
人工搜集是指通过人工搜索和搜集信息。
人工搜集虽然费时费力，但能够获取更为精准和全面的数据，适用于一些特定的领域和事件。
第四章数据处理数据处理是指将收集到的数据按照一定的规则进行清理、整理、处理和归档，以便进行后续的数据分析和挖掘。
全网舆情监测技术研究
全网舆情监测技术研究随着社交媒体和互联网的普及，人们已经习惯了通过网络平台获得各种信息。
伴随着“信息爆炸”时代的到来，如何有效监测和分析全网舆情已经成为了一个迫切需要解决的问题。
因此，全网舆情监测技术研究逐渐受到了各个领域的关注和重视。
一、全网舆情监测是什么？全网舆情监测，顾名思义，就是通过各种渠道对社会公众对某一事件的态度、情感、倾向以及该事件可能带来的影响进行实时、准确的监测和分析。
其目的是帮助企业、政府等各类机构了解公众对相关事件的评价，以及公众的需求和期望，从而为机构的决策提供有用的参考。
全网舆情监测通常包括以下几个方面：1.网络舆情数据的收集和整合：通过对社交媒体、新闻媒体和其他网络平台的信息进行收集和整合，以构建全面、准确的舆情数据库。
2.舆情监测与分析：采用各种机器学习和数据挖掘技术，对舆情进行实时监测和分析，以获取公众的态度、情感等信息。
3.舆情报告与展示：根据舆情监测和分析结果，为客户提供详细的报告和展示，以帮助其了解社会公众的态度和反应，并提供决策支持。
二、全网舆情监测技术的发展现状随着许多国家的政治、经济和社会状况的不断变化，以及新兴技术的不断发展，全网舆情监测技术也在不断升级和完善。
1.网络数据采集技术：为了获取更全面和准确的舆情数据，随着数据存储和处理技术的不断发展，数据采集技术逐渐从简单的静态网页爬虫转向了更加灵活和高效的切换式网页爬虫技术，同时也涌现出一批智能化的信息过滤和挖掘技术。
2.情感分析技术：根据自然语言处理技术，情感分析技术可以自动分析一段文本的情感倾向。
通过对网络评论、回复等文本的情感分析，可以快速获取社会公众对某一事件的态度和反应。
3.机器学习技术：机器学习技术是舆情监测中应用最广泛的技术之一，它可以自动进行模式识别，发现不同类型的文本和情感，并利用大数据进行分类和预测。
4.数据可视化技术：数据可视化技术能够将大量的数据以呈现形式表现出来，利用图表、图形或其他方式直观展示数据分析结果，使用户可以更加直观地了解数据，并快速理解舆情发展趋势。
社会网络中舆情监测技术研究
社会网络中舆情监测技术研究章节一：简介随着互联网的普及和社交媒体的兴起，网络已经成为人们获取信息、交流和分享的重要平台。
社交媒体成为传递舆情的重要途径。
作为现代社会中重要的信息传播和沟通工具，社会网络中的舆情监测技术已经成为新闻、政治、商业等众多领域中的重要研究方向。
章节二：社会网络中舆情监测的发展历程社会网络中舆情监测始于20世纪90年代，当时美国情报机构开始使用社交媒体监控工具来分析和监测全球舆情。
2005年，California-based Umbria Communications 成为第一个专门从事舆情监控的公司。
自那时以来，随着技术的不断发展和普及，舆情监测技术已经不断改进和提高，包括语义分析、机器学习等。
章节三：社会网络中舆情监测技术的困难与挑战社会网络中舆情监测技术的困难与挑战体现在：数据量大、速度快、内容广泛、语义复杂、观察难度大等方面。
此外，社会网络中的舆情敏感性和多元性也增加了舆情监测的难度。
章节四：社会网络中舆情监测技术的目标社会网络中舆情监测技术的目标是从社交媒体、网络讨论、新闻等来源汇总并分析信息，以便对特定目标、主题或事件的信息产生全面的了解，以支持决策，为商业、政府、新闻、媒体、社会公众等提供更好的信息支持。
章节五：社会网络中舆情监测技术常用方法社会网络中舆情监测技术常用方法包括：文本挖掘、情感分析、舆情可视化等。
这些方法的实施通常需要大量的数据和计算资源，包括计算机程序、数据库系统、网络爬虫等。
章节六：社会网络中舆情监测技术的应用社会网络中舆情监测技术的应用非常广泛，政府利用舆情监测技术来监测社会反应，支持政策制定；媒体在新闻报道中使用舆情监测工具来收集信息；企业通过舆情监测了解消费者的需求、反应和意见，以进行产品和服务创新等。
章节七：社会网络中舆情监测技术的未来社会网络中舆情监测技术的未来发展方向主要包括以下几个方面：更高效、更准确的数据分析工具、更广泛的舆情数据来源、更深入的语义分析和情感识别、更快速的数据处理和反馈、更好的数据可视化等。
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福
建 电
脑
３ ９
网络舆情监测技 术研 究综述
潘文富 ．郭友 实
（厦 门市人 才服 务 中心 福 建 厦 门 ３ １ １ ６０ ２）
【 摘
要】 ：本文将对 网络舆情监测技术所涉及的各关键技术包括信 息获取技 术、 文本分析技术、 文本
分 类技 术 、 文本 聚 类技 术 、 自动 文 摘技 术 、 题 识 别 与跟 踪技 术 以及 文 本倾 向性 分 析技 术等 的研 究现 状进 主
重视。
信 息 处理 的一 个分 支 ．也 是人 工智 能 （ ｒｆ ｉ Ｉｔｌ． Ａｔ ｃａ ｎｅｌ ｉ ｌ ｉ ｉ
根据 《 ２ 第 ６次 中 国互 联 网络 发展 状 况调 查 统计 报 ｇ ｎ ｅ 的 核 心课 题 之一 。在 网络 舆情 监 测 的 各不 同处 ｅｃ） 告》 ，截至 ２ １ ０ ０年 ６月 ３ 日，中 国网 民规模 达 到 ４２ 理 阶段 中 。 Ｌ ０ ． Ｎ Ｐ技 术都 起 到 了关 键作 用 。 在 网络舆 情 监 测处 理 过程 中 ．一 般 包 含 如下 基 本 亿人 。 稳居 世界 第一 。 普及 率 达 到 ３ ．％【 １８ ” 。面对 如此庞 大 的 网 民数 量 ．网络舆 情 已经 引起 政 府部 门和企 业单 步 骤 ： 网络舆 情采 集 ， 舆情 自动 分类 ， 题 识别 与 跟踪 ， 话
文本 情感 分 析等 。下 面我 们将 以这 五 个 步骤 为线 索 分 位 高度 的关 注圆 。 各级 党 政 机关 、企 事业 单 位 和学 术 机构 纷 纷 成立 别 介 绍 网络 舆情监 测 中各关 键技 术 的研究 现 状 。 ． 了网络 舆情 研究 部 门或 机构 。 京交 通 大学 、 北 中国人 民 ３１网络舆 情 采集 大 学 、 京 大 学 、 国传 媒 大学 、 国科 学 院研 究 院等 南 中 中 在 信 息 采集 步 骤 中 ．主要 包括 网络 爬 虫 （ ． Ｗｅ
播、 电视之 后 的“ 四媒 体 ” 成 为反 映 社会 舆情 的主要 结 合 的成 果 。其 中最核 心 的是 自然 语 言处 理 （ ａ ｒ ． 第 ， Ｎｔ ａ ｕ１ ａ ｇ ａｅ ｒｃ ｓｉ ， Ｉ 技 ｎ 自然 语 言 处 理 是 语 言 载 体之 一 。对 网络舆 情 的研 究 逐渐 得 到学 者 的关 注 和 Ｌ ｎｕ ｇ Ｐｏ ｅｓ ｇ Ｎ Ｐ） 术 ，
知 名 高 校 成立 了专 门 的 研究 机 构 ， 引 了 工 、 、 、 ｂ ｒｗ ｅ） 网页清 洗 （ ｂ ａｅ ｌａ ｉｇ 等 技 术 。 吸 管 经 Ｃａ ｌ 和 ｒ Ｗｅ Ｐ ｇＣｅ ｎｎ ） 网络 爬虫 是 一 个按 照 一定 规 则 自动 抓 取 网络 信 息 理、 、 、 文 法 哲等 领域 的专 家 进行研 究 。 内外 软件 厂商 国 也 纷纷 开 发 出 自己的舆情 监 控 软件 。 国内 。 在 比较 有代 的程 序 ， 称 为 网络蜘 蛛 （ ｂｐｄｒ。 网络爬 虫 分 为 又 ＷｅＳｉｅ）
表 性 的 网络舆情 监 测 系统 有方 正智 思 互联 网信 息 监控 三类 ： 用爬 虫 （ ｅ ｅａＰ ｒｏｅ ｂ ｒｗｅ ） 面 向主题 通 Ｇ ｎ ｒ ｕｐ ｓＷｅ Ｃ ａ ｌｒ 。 ｌ
分 析 系 统圆 Ｔ Ｓ互 联 网舆 情 管 理 系统【 Ｇ ｏ ｉ 络 爬 虫 （ ｏｕ Ｃ ａ ｌ Ｔ ｐｅｌｒｗ ｅ） 面 向 Ｄ ｅＷｅ 、Ｒ ４ 】 ｏ ｎｅ网 和 Ｆ ｃ ｓ ｒｗ ｅ ｏ ｉ Ｃ ａ ｌ ． ｍｒ ａ ｒ ｅｐ ｂ爬 虫 （ ｅ ｐ ｂ ｒｗｅ ） Ｄ ｅ Ｗｅ Ｃ ａ ｌｒ 。考虑 到 网络舆 情 监 测 一般 是 面 舆 情监 控 分析 系统［ 。这 些 系统 在 “ ．２汶川 地 震 ” ｓ ｌ 等 ５１ 、 “ 制 家乐 福 ” “ 玉娇 事 件 ”等 事件 中发 挥 了重 要 的 向行 业监 测 。 向于使 用 面 向主题 爬虫 。“ 向主题 爬 抵 、邓 倾 面
作用。 虫” 这一 概念 由 ＳＣ ａ ｒｂ ｒ 在 １ ９ ．ｈ ｋａ ａ ｉ ｔ ９ ９年 ＷＷＷ 大会 上 本 文 将 对 网 络 舆 情 监 测 技 术 的研 究 现 状 进 行 综 首 次提 出［ 与 通 用 的 网络 爬 虫不 同 ， 题 网络 爬 虫 是 ６ １ ． 主
述 ． 结合 人才 信息 网的特 点提 出 了若 干应用 设想 。 并 文 面 向主题 的 、 有选 择地 爬行 。 主题 网络爬 虫 主要 有两 种 章 的余 下部 分按 如 下方 式 安排 ：第 二 节介 绍 网络 舆情 技 术 ： 于 Ｗｅ 基 ｂ链接 分 析 的搜 索 、 于 Ｗｅ 基 ｂ内容 分 析 监 测 的概念 ：第 三 节介 绍 网络 舆情 监 测 的关键 技 术及 的搜 索 。 通 过 改进 的 Ｓ ａｋ Ｓａｃ 网 ｈｒ— ｅｒｈ搜索 策 略算 法对 网 其 研究 现状 ：第 四节提 出 网络 舆情 监 测技 术应 用 到人 页 中提 取 的 Ｕ Ｌ进 行预 测 ． 通过 计算 网页 内容 及 主 Ｒ 圈
行 了综述 ． 结合人 才信 息 网的特 点提 出了两点 应 用设 想。 并
【 关键词】 网络舆情监测 ； ： 人才信息网
１ 引 言 、
供 有效 分 析依 据 。
、 随着 信 息传 播 技术 的发 展 和普 及 ，网络 作 为信 息 ３ 网络 舆情 监 测关键 技 术和研 究现 状 从 技术 角 度 来讲 ．网络舆 情监 测 系 统 是众 多 技 术 交 流 和 知识 共 享 的 最 好平 台 。被 公认 为是 继 报 纸 、 广
才 信息 网中 的构 想 ： 第五 节 是小 结 。
题 相 似 性 ．实 现 了基 于 开 源 Ｌ ｒｉ 主题情监 测 的概 念 、 Ｔａｂｎ ｌ ｉ。应 用 广 泛 开 源 软件 有 Ｌ ｒｉ 、 ｒｒ ［和 ｒ ａｂｎ嘲 Ｈｅｉｉ １ ｔｘ ｏ ｌ 网络 舆 情监 控 系 统是 近 年来 人 工 智 能技 术 的重 大 Ｎｕｃ ［ 。 ｔｈ ” 应用 ， 它整合 互联 网搜 索 技术 及 信息 智 能处 理 技术 ． 通 网 页清洗 就是 从 网页 中过 滤掉 “ 噪声 ” 据 ． 取 出 数 提